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题目内容（请给出正确答案）

[多选题]

我们想要减少数据集中的特征数，即降维.选择以下适合的方案：（）。

A.使用前向特征选择方法

B.使用后向特征排除方法

C.我们先把所有特征都使用，去训练一个模型，得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征，再去训练，用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好，我们可以去除这个特征

D.查看相关性表，去除相关性最高的一些特征

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发布时间：2023-01-13

更多“我们想要减少数据集中的特征数，即降维.选择以下适合的方案：（）。”相关的问题

第1题

当我们在分析一份数据的时候，如果发现这份数据的特征变量很多，成千上万，如果直接基于所有的特征变量进行分析，会浪费过多的时间成本及计算资源，为了应对这种情况，我们可以采用降维的方式对数据进行预处理，如下技术中，哪些属于降维技术？（）

A.主成分分析

B.因子分析

C.独立主成分分析

D.SVM

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第2题

LDA（线性区别分析)与PCA（主成分分析)均是降维的方法，下面描述不正确的是（)。

A.PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法

B.假设原始数据一共有K个类别，那么LDA所得数据的降维维度小于或等于K−1

C.LDA降维后所得到维度是与数据样本的类别个数K有关(与数据本身维度无关)

D.PCA对高维数据降维后的维数是与原始数据特征维度相关(与数据类别标签无关)

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第3题

特征选择的目的：（）。

A.减少特征数量、降维

B.使模型泛化能力更强

C.增强模型拟合能力

D.减少过拟合。

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第4题

特征工程组件主要解决的问题是（)。

A.去噪声

B.数据标准化

C.降维

D.数据清洗

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第5题

分支定界法步骤的正确排序是？①将过程中所有可能的组合情况组合成一棵搜索树;特征数少的组合作为特征数多的组合的子节点②如遇到某个节点的准则函数值比已得到的特征数更少的节点的准则函数值还小，则放弃其下所有节点的计算③按特定路线遍历整个搜索树，计算所遇到的每一个节点的准则函数④从原特征数D开始依次减少特征维数，直到达到所需的特征数d()

A.④①③②

B.④③①②

C.③④①②

D.③①②④

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第6题

特征提取和特征选择是对整个样本集进行特征降维的方法之一。（)

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第7题

为一个n阶系统设计一个观测器，维数与受控系统维数相同的称为全维观测器.若系统有输出矩阵秩为m，那么（)个状态分量可以用降维观测器进行重构。（)

A.n

B.m